基于脉冲涡流热成像的金属结构焊缝表面裂纹识别方法

针对利用脉冲涡流热成像技术检测金属结构焊缝表面裂纹时,受焊缝区域物理属性以及焊缝表面状态等因素的影响,红外图像中裂纹区域特征信号复杂,缺乏有效的焊缝裂纹识别方法的问题,研究了基于三维温度曲面相似性的裂纹识别方法,提出了裂纹评价指标,并进行了验证。结果表明该方法不仅能有效识别焊缝表面裂纹并对其进行定量分析,而且摆脱了对先验信息的需求,降低了检测成本和复杂度,具有较高的工程应用价值。     

基于非线性超声调制的疲劳裂纹识别方法

由于应力作用、撞击以及周期载荷等因素的影响,金属结构中不可避免地产生疲劳裂纹损伤。若结构存在边界非线性,传统的非线性调制方法将无法有效识别疲劳裂纹损伤。针对该问题,提出一种能够避免边界非线性干扰的非线性超声调制方法。该方法采用正弦脉冲信号和持续正弦信号作为激励,通过识别信号之间的非线性调制现象来进行损伤检测。分别以铝制裂纹梁和完整梁为实验对象,粘贴两个压电片作为作动器和传感器,利用短时傅里叶变换对响应信号进行时频分析,提取非线性调制信号成分,对疲劳裂纹损伤进行有效的识别。     

金属结构裂纹损伤Lamb波定量化成像方法

引入环形压电阵列及主动Lamb波损伤概率检测成像算法（reconstruction algorithm for probabilistic inspection of damage，简称RAPID）监测技术对金属结构裂纹损伤的定量监测进行研究。基于裂纹损伤对响应信号直达波的作用机理，根据裂纹损伤对交叉监测路径下的响应信号变化差异性，提出十字交叉扫描方法判定裂纹方向，进而对平行或近似平行裂纹的监测路径的损伤差异性系数（signal difference coefficient，简称SDC）值进行校正，强化了裂纹方向的重构信息，完成了裂纹损伤的图像重构和定量化评估。针对不同位置及方向裂纹的监测和成像，在铝板上进行了实验验证。结果表明，提出的十字交叉扫描方法以及改进RAPID成像方法较好地识别了裂纹方向，能够定量显示裂纹长度。     

基于改进模态柔度曲率差的结构损伤识别方法

针对柔度曲率差指标识别模糊和错误定位的问题,将灰色系统理论与柔度矩阵相结合,提出灰并联模态柔度曲率差指标,并提出损伤程度的判定方法,提高了指标对损伤的敏感性。采用变化柔度矩阵降低了噪声对损伤识别结果的影响。在一个直管结构上进行损伤识别应用,通过与柔度曲率差指标的数值模拟对比分析和实验验证,表明该指标在直管损伤识别中具有一定的有效性。     

基于曲率模态与柔度曲率的损伤识别

以含两条裂纹的两端固定梁为例,采用曲率模态差和模态柔度曲率差来检测结构的损伤。首先将梁的裂纹模拟为无质量的等效扭转弹簧,推导了裂纹梁的特征微分方程,利用边界条件和裂纹位置的连续性条件推导得到该裂纹梁的振形函数解析表达式。然后用中心差分法分别求解裂纹梁损伤前后的曲率模态值和模态柔度曲率值,利用其差值确定梁的损伤位置,进而确定损伤程度。最后讨论了曲率模态和柔度曲率对结构损伤识别的敏感性。     

基于累积损伤的金属结构腐蚀疲劳可靠性分析

运用断裂力学方法和逐次循环法计算含初始缺陷金属结构的腐蚀疲劳裂纹扩展寿命;考虑裂纹尺寸、载荷、材料等参数的随机性,基于金属结构裂纹扩展理论,提出了一种以疲劳累积损伤ψ(a2,a1)代替裂纹长度a(N)作为功能函数的腐蚀疲劳可靠性分析方法,建立了等幅载荷谱作用下金属结构基于累积损伤的腐蚀疲劳裂纹扩展可靠性评估模型和基于Monte-Carlo法的可靠度计算方法。结合金属连接件耳片结构进行具体计算,探讨了LY12CZ和30CrMnSiA两种材料腐蚀疲劳可靠性的差异,可为工程设计提供有益参考。     

基于Ansys的起重机焊缝初始裂纹仿真计算

起重机金属结构中大量存在焊缝,在焊缝中不可避免会存在初始裂纹,初始裂纹的大小决定了焊缝的疲劳寿命,但初始裂纹的测量一直是工程上的一大难点。采用Ansys对带有初始裂纹的起重机典型焊缝试件进行仿真,通过对仿真结果的数据拟合获得裂纹强度因子的表达式,由此可计算该焊缝试件的初始裂纹。该计算方法可为带初始裂纹的起重机焊缝的疲劳寿命预测提供依据和手段。     

基于非线性超声调制方法的损伤识别与定位

在结构健康监测技术中,非线性弹性波谱方法具有对结构微小变化敏感的特性,能够有效地对裂纹等非线性损伤进行识别。笔者针对采用两个持续激励的普通非线性弹性波谱方法不能定位损伤的问题,提出了一种能够识别并且定位铝板中疲劳裂纹的非线性超声调制方法。该方法通过识别脉冲与高频超声波之间的调制现象来进行损伤检测。实验中,压电阵列粘贴于疲劳裂纹铝板表面,汉宁窗调制的正弦脉冲激励和正弦持续激励同时施加在压电阵列上。通过采集不同的作动传感路径的响应,利用短时傅里叶变换对响应进行频域分析,构造损伤指数量化损伤程度,对疲劳裂纹进行识别和定位。实验结果表明,所提出的方法可以成功地检测并定位疲劳裂纹损伤。     

基于Gabor小波与PSO-SVM的不锈钢焊缝缺陷分类研究

以裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透五类不锈钢焊缝缺陷为研究对象,通过Gabor小波变换对焊缝缺陷的超声信号进行特征提取,利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)优化后进行焊缝超声缺陷的识别,提高了对焊缝缺陷的分类精度。经过实验,证明所用模型对裂纹、气孔、夹渣、未熔合和未焊透五类缺陷的分类精度达到了96.36%。相比现有的方法,本方法识别面更广,精度更高,具有一定的工程价值。     

多裂纹梁不确定性损伤识别和实验研究

对于多裂纹梁识别过程中的测试数据的不确定性问题,基于传递矩阵法推导了悬臂裂纹梁的频率特征方程,构建损伤参数(损伤位置和损伤深度)和动态特征参量(频率和模态)的映射关系。基于贝叶斯推断理论建立了损伤参数识别的贝叶斯模型,选择均匀分布作为损伤参数的先验分布,以悬臂裂纹梁固有频率和模态振型的测试值作为样本信息,建立损伤参数的后验概率分布。采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法来解决贝叶斯方程中存在的高维积分的问题,通过仿真算例分析和实验研究,实现了对多裂纹梁损伤参数的有效识别。     

起重机金属结构焊缝裂纹检测方法研究现状

介绍了在役起重机金属结构焊缝裂纹的一些新型无损检测方法，为进一步研究大型起重机械主要受力结构件焊缝快速检测提供指导。     

基于无人机平台的起重机金属结构损伤检测方法

起重机的金属结构主要通过焊接、铰接或螺栓等方式连接而成,其在交变载荷作用下会发生疲劳变形、裂纹甚至断裂等现象,进而引发严重的安全事故。然而,有些细节部位在检验过程中不便于接近观察。近年来,无人术的应用越来越广泛,文中针对起重机金属结构损伤的特征与检验检测过程中碰到的难点,以无人机作为平台,对起机金属结构损伤检测方法进行了研究。     

基于PVDF的拉伸状态下平板结构表面裂纹损伤检测实验研究

针对处于拉伸载荷作用下的平板结构表面裂纹,提出一种利用PVDF(polyvinylidene fluoride)压电薄膜测量结构表面裂纹深度的实验方法.首先,从无限体埋藏裂纹表面法向位移间断的解析解入手,推导结构表面裂纹张开位移和深度之间的关系表达式,并通过三维有限元数值分析对表达式进行验证.其次,将PVDF压电薄膜直接粘贴在表面裂纹上,采用非接触式静电电压表测量薄膜表面因裂纹张开位移产生的感应电压,从而反推出裂纹张开位移量,并进一步根据已建立的关系表达式计算表面裂纹深度.最后制作一个表面半椭圆片状裂纹模型,通过实验对提出的测量方法的可行性及精度进行验证.文中提出的方法目前只能应用于平板结构表面裂纹在均匀拉伸状态下的深度测量,因为该方法的理论基础是基于均匀拉伸载荷作用下的埋藏裂纹表面法向位移问断的解析解,并只对平板结构形式的边界效应系数进行研究.     

铸造起重机金属结构的疲劳评定方法研究

铸造起重机金属结构的疲劳裂纹源主要位于构造形状突变区域的焊趾部位,裂纹从焊趾处萌生并扩展,因此必须引入局部应力概念对其进行疲劳评定。针对某在役铸造起重机金属结构,分别采用基于中值主S-N曲线的等效结构应力法和基于等效结构应力强度因子的断裂力学法,估算了端梁结构4条主焊缝危险点的疲劳寿命。结合铸造起重机实测裂纹数据进行了反推计算,获得了等效结构应力法的适用S-N曲线和断裂力学法的适用初始裂纹表面长度。研究表明,常规参数的等效结构应力法和断裂力学法是一般焊接结构疲劳评定的有效方法,但针对焊缝质量有特殊要求的重要焊接结构,必须采用合理的参数才能获得较准确的估算结果。     

基于小波分析的简支梁桥损伤识别

提出了基于小波子带信号能量曲率变化的损伤识别方法。分别对完好和损伤状态下结构的振动响应进行二进离散小波变换,通过信号子带分解与重构将响应分解到不同频带,使叠加的模态响应分离。定义了信号相对能量曲率差损伤指标,利用该指标对结构的损伤进行识别定位。应用此方法对一简支梁桥进行损伤数值分析,结果表明:二进离散小波变换可以对结构振动响应中叠加的多阶模态信息进行有效分离;信号相对能量曲率差指标可以对损伤进行有效识别,且不受激励位置及荷载大小影响。最后通过模型实验验证了该方法的正确性及可行性。     

大型复杂结构损伤识别两步法研究

基于模型修正技术及模态柔度曲率差方法提出了一种解决大型复杂结构损伤识别问题的两步法。首先运用基于模型修正的损伤识别方法进行模糊识别,通过建立带约束边界非线性最小二乘目标函数,极小化结构实测模态与解析模态之间的误差,将损伤识别问题转化为优化问题,并采用信赖域方法求解该优化问题,识别出损伤所属单元组。然后运用模态柔度曲率差方法,对损伤进行精确定位。对某导弹发射台骨架的数值仿真及试验研究结果表明,该损伤识别两步法识别效果较为理想,为解决大型复杂结构的损伤识别问题提供了新思路。     

基于PCA和灰色关联的齿根裂纹损伤程度识别

在齿轮齿根裂纹故障检测方面,利用倒频谱分析可以比较损伤程度的轻重,但很难具体量化损伤程度范围。为实现损伤程度的量化检测,提出采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)与灰色关联分析(Grey Relational Analysis,GRA)相结合的方法。首先,利用能量法计算含不同齿根裂纹的齿轮副时变啮合刚度,分析不同损伤程度的响应,并结合损伤检测统计指标进行量化检测,通过PCA算法,对多维损伤检测统计指标进行降维优化后,计算待检目标序列与各个比较状态序列的关联度,用关联度表征裂纹损伤程度。在理论仿真的基础上,进行实验验证。结果表明,倒谱分析可有效地识别出齿根裂纹故障,损伤程度越大,倒谱的尖峰幅值越大。PCA与GRA结合算法与GRA算法计算的关联度相比更大,区分度也更加明显。并可以有效地量化待检目标的损伤程度,为齿根裂纹的定量识别提供理论依据。     

基于曲率模态的空间刚架结构损伤识别的研究

应用Ansys建立空间刚架结构无损伤和有损伤的有限元模型,选取曲率模态作为损伤标示量应用于结构损伤识别。对空间三维曲率模态进行比较分析,结果表明,一阶曲率模态能够很好的对单一或多个损伤位置进行识别,且轴向曲率模态比横向曲率模态更适用于损伤识别。一阶曲率模态也可以对损伤程度进行初步判断,为探索通过曲率模态识别空间钢结构损伤提供一种可行的方法。     

基于神经网络的柔性结构损伤模式识别方法

提出一种基于人工神经网络（ANN－Artificial Neural Network)的柔性结构损伤模式识别方法,将神经网络用做损伤模式的分类器,引入通过对输入模式的增强来实现多种模式分类的函数连接型神经网络构成损伤模式识别方法,通过对柔性悬臂梁结构的损伤识别实验表明,该方法运用于模式较少的场合非常有效,并且网络结构简单,学习速度快,实验中采用PVDF压电薄膜作为信号获取元件,并且以柔性结构多个位置传感器的输出值的相对值作为模式识别中的特征向量,识别时对梁的振动幅度没有固定要求,实验结果表明,这是一种有效的损伤模式识别方法。     

一种基于高频频响函数的无基准疲劳裂纹识别方法

传统的线性频响函数损伤识别方法依赖于与健康基准对比来识别损伤,限制了其应用范围。提出了一种基于非线性高频频响函数的无基准疲劳裂纹损伤识别方法。通过分析出现裂纹时损伤界面的非线性特征,提出利用不同幅值激励下高频频响函数不同的特性,在无基准情况下提取非线性频响成分,构造损伤指数表征非线性损伤,同时分析了不同频率段对疲劳裂纹的敏感程度。实验表明该方法可以在无基准情况下有效识别疲劳裂纹。